Energy flows in an urban e-bus depot : optimal fleet charging strategy

In the recent years electrification of transportation system has become a global trend. This involves also the convertion of local public transport systems through an electrification process. This will help improvint air pollution in cities and reaching the emission objectives planned for te next years. This thesis studies the state of energy flows in the achievement of an optimal charging strategy for an e-bus fleet of an urban depot. At first a Mixed Integer Linear Programming (MILP) is formiulated, with a mathematical model that could synthetize the elements and constraint of a general depot in order to choose the best charging power profile for the fleet. This optimization has as objective the minimization of charging costs on a considered time period. The depot under consideration comprehends three main energy sources: the grid, cogeneration plant and photovoltaic plant. The study is carried out on a real case, thanks to the collaboration with ATM (Azienda Trasporti Milanesi). The results analyzed are strictly related to the input data and therefore they may change based on the case considered. However, the strategy proposed can be applied to different realities in urban transport field. Results prove that the optimization through smart charging operations and the exploitation of energy from RES, together with the grid, lead to an improvement in terms of emissions and costs.

Negli ultimi anni l'elettrificazione del sistema di trasporto è diventata un trend globale. Questo comporta anche la conversione dei sistemi di trasporto pubblico locale attraverso un processo di elettrificazione. Questo aiuterà a migliorare l'inquinamento dell'aria nelle città e a raggiungere gli obiettivi di emissione previsti per i prossimi anni. Questa tesi studia l’andamento dei flussi di energia nel raggiungimento di una strategia di ricarica ottimale per una flotta di autobus elettrici di un deposito urbano. All'inizio si elabora un Mixed Integer Linear Programming (MILP), con un modello matematico che possa sintetizzare gli elementi e i vincoli di un deposito generale al fine di scegliere il miglior profilo di potenza di ricarica per la flotta. Questa ottimizzazione ha come obiettivo la minimizzazione dei costi di ricarica su un periodo di tempo considerato. Il deposito in esame comprende tre fonti di energia principali: la rete, l'impianto di cogenerazione e l'impianto fotovoltaico. Lo studio è condotto su un caso reale, grazie alla collaborazione con ATM (Azienda Trasporti Milanesi). I risultati analizzati sono strettamente legati ai dati di input e quindi possono cambiare in base al caso considerato. Tuttavia, la strategia proposta può essere applicata a diverse realtà nel campo del trasporto urbano. E' dimostrato che l'ottimizzazione attraverso operazioni di ricarica smart e lo sfruttamento dell'energia da FER, insieme alla rete, portano ad un miglioramento nelle emissioni e dei costi.